python excel数据处理 python循环内要处理大量数据时怎么优化？

python循环内要处理大量数据时怎么优化？

先尝试优化程序的时间复杂度，找到更有效的算法

在保证算法复杂度在可接受范围内后，开始不断优化。下面是一些Python优化的技巧：

实际测量表明for语句通常比while语句更有效

同样，实际测量表明xrange通常比range更有效

如果要存储动态数据（也就是说，它是可能的），测量表明两个str的连接效率是从高到低=，join，

多个str的连接效率是从高到低=，join，

，

尝试使用列表解析表达式和生成器表达式，而不是循环一次来构建列表

]避免使用全局关键字，无论是从代码效率还是可移植性的角度来看

在Python中，如果我们提前知道列表的长度，如果我们提前初始化列表的长度，然后给每个列表赋值，都会比每次使用它要好列表.append（）效率更高。接下来，介绍两种初始化列表的方法：如果要过滤掉序列中不必要的元素，可以使用列表派生，如下所示

alist=[“aurig”，“Buobj”，“Furig”，“Huobj”，“Turig”，]B=[]foreachinal:if“obj”ineach:B.append（each）print（B）

python excel数据处理 python注释方法 python列表按照指定顺序排序

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